Source: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/ Language: uz # Qwen3 32B FP8 [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/facts.json) ## [Qwen3 32B FP8](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/) Qwen3-32B-FP8 — Qwen3’ning 32,8 milliard parametrli zich matn modelining mayda donali FP8 versiyasi. U ko‘p tilli yozish, kod va tahlil uchun bevosita hamda fikrlash javoblarini birlashtiradi; nazorat nuqtasi va moslik tafsilotlari alohida berilgan. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-32b-fp8/#method-1) Model haqida Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan. Qwen3-32B-FP8 — zich Qwen3-32B til modelining rasmiy FP8 nazorat nuqtasi. Ishlab chiqaruvchi matematika, mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va bir nechta navbatda ko‘rsatmalarga rioya qilishni tasvirlaydi. Oila 100 dan ortiq til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi. Kirish va chiqish matndir, ayni reliz esa fikrlash va bevosita javob xatti-harakatlarining ikkalasini ham taqdim etadi. Model 32,8 milliard parametrga, jumladan, embeddingdan tashqaridagi 31,2 milliard parametrga va 64 qatlamga ega. Guruhlangan so‘rovli diqqatida 64 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Bu jami va faol parametr sonlari bo‘lgan Qwen3 ekspertlar aralashmasi relizlaridan farqli zich arxitekturadir. FP8 ham aniq versiya identifikatsiyasiga kiradi. Ishlab chiqish yordamchisiga funksiya, spetsifikatsiya va bir nechta kirishni berib, joriy xatti-harakat izohi va kelishilgan interfeysni saqlaydigan tahrirlangan amalga oshirishni so‘rang. Tahrir vazifasida belgilanmagan fon bilimga tayanmay, haqiqiy manba, mo‘ljallangan o‘quvchi va atamalarni bering. Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash qo‘llanmasi belgilangan chat shablonidan foydalanadi. Vazifani berilgan materialdan ajrating va yakuniy shaklni belgilang. Foydali tahlil so‘rovi bir xil maydon qoidalari bilan ma’lumot tekshirishning ikki usulini taqqoslashi, har biri qabul qiladigan holatlarni aniqlashi va tekshirish funksiyasi taklifini qaytarishi mumkin. Yetishmayotgan qiymat qoidalari, vakillik qiladigan ma’lumot va kerakli xato xabarlarini qo‘shing. Ko‘p tilli kontentga lug‘at berib, tarjima va ko‘rib chiqilishi kerak bo‘lgan atamalar ro‘yxatini so‘rang. Bunday tayyorgarlik yaratilgan natijani aniq kirishga nisbatan tekshiriladigan qiladi. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi. FP8 qaydi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali kvantlashni tasvirlaydi. Nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi FP8 kvantlash sozlamasini ham ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchi inferens uchun Transformers, SGLang va vLLM’ni sanaydi, lekin Transformers’da mayda donali FP8 bilan taqsimlangan inferens muammosini belgilab, ko‘p qurilmali foydalanish CUDA\_LAUNCH\_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu moslik ogohlantirishini matn qobiliyatlaridan ajrating. Kvantlangan identifikatsiya o‘z-o‘zidan o‘lchangan kechikish, apparat tejamkorligi yoki javoblarning dastlabki nazorat nuqtasiga tengligini belgilamaydi. Berilgan shablonda fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy fikrlashsiz sozlama mulohaza bo‘limini bostiradi. Fikrlash yoqilgan holda qolsa, /think va /no\_think navbatlar uchun yumshoq boshqaruv bo‘lib, eng so‘nggi ko‘rsatma amal qiladi; ular qat’iy o‘chirishni bekor qila olmaydi. Model zid shartlarni tekshirishi kerak bo‘lsa, mulohazani so‘rang, keyin qabul qilingan natijani qisqa formatda berish uchun bevosita keyingi so‘rovdan foydalaning. Yakuniy javobni alohida saqlang va keyingi navbatlarga tarix sifatida oldingi mulohaza emas, yakuniy javobni qo‘llang. Fikrlash yoqilganida hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi. Karta agent sifatida foydalanishni qamrab olib, vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ilova vosita ta’riflarini beradi, chaqiruvlarni tekshiradi, bajaradi va natijalarni qaytaradi. Tekshirish misolida boshqariladigan test ishga tushirgichi taklif etilgan kodni berilgan holatlarga nisbatan baholashi mumkin. Modeldan haqiqiy o‘tgan/o‘tmagan natijalarni umumlashtirish va nomlangan nosoz shartni tuzatishni so‘rang. Chiqish taklif etilgan chaqiruvni bajarish dalili deb bilmasligi kerak. Jarayonni boshlashdan oldin vositaning ruxsat etilgan doirasi va chiqish maydonlarini belgilang. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham tasvirlaydi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanib, natijalar suhbatga qaytariladi. Aniq karta asl kontekstni 32 768 token va YaRN bilan 131 072 deb ko‘rsatadi. Kengaytirish konfiguratsiyaga bog‘liq; statik masshtablash qisqaroq matnlarga ta’sir qilishi mumkin. Kirish ham, yaratilgan natija ham ketma-ketlik budjetini egallaydi. Uzun manba bo‘limlarini belgilang va kerakli kod hamda izohga yetarli joy ajrating. E’lon qilingan chiqish misollari va tavsiya etilgan uzunliklar umumiy qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Uzunroq yaratishda natija izchil qolishi va vazifa talablariga mosligini baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimidagi 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimdagi 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi va uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan farq qiladi va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart pozitsiya taqsimoti 40 960 tokenni ham odatiy yo‘riqnomalar uchun 8 192 va chiqish uchun 32 768 sifatida tushuntiradi; bu asl o‘qitish konteksti va har qanday endpoint chegarasidan alohida ishlab chiqaruvchi konfiguratsiya ko‘rsatmasidir. Tavsiya etilgan namunalanish sozlamalari fikrlash uchun temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0, bevosita rejim uchun esa 0,7, 0,8, 20 va 0. Ishlab chiqaruvchi takrorlash sababli greedy mulohazadan ogohlantiradi; yuqori presence penalty ba’zan tillarni aralashtirishi mumkin. Qaror jadvali, tugallangan funksiya va holatlar ro‘yxati kabi tekshiriladigan yakuniy javobni talab qiling. Qaytgan tuzilmali maydonlarni tekshiring, hisoblashlarni manbaga nisbatan baholang va kodni ko‘zlangan muhitda bajaring; natijalarni qayd etishda aynan shu FP8 identifikatsiyasini saqlang. Amaliy vazifa ### Amaliy vazifa Ingliz tilidagi texnik misol ``` Compare missing-value validators Compare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors. ``` #### Kutiladigan natija ``` A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules. ``` #### Natijani tekshirish ``` Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-32b-fp8` [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-32b-fp8` ### Boshlash Qwen3-32B-FP8 — Qwen3’ning 32,8 milliard parametrli zich matn modelining mayda donali FP8 versiyasi. U ko‘p tilli yozish, kod va tahlil uchun bevosita hamda fikrlash javoblarini birlashtiradi; nazorat nuqtasi va moslik tafsilotlari alohida berilgan. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar Matn ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Kirish `text` Chiqish `text` Chiqish formati json yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-32b-fp8 | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— | | Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | | Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— | | Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— | | Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— | | Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— | | Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF8 matni `messages[].content` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi | | Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi | | Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext | | Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Parametr talablarinull | Hayot sikli: `synchronous_or_streamed` Aniq model IDsini messages bilan yuboring. Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas. Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi. ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar | Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov | | --- | --- | --- | | SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0002** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.001** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython oqimi ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-32b-fp8", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-32b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-32b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang. Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`choices[].index` | Turinteger | | Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null | | Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] | | Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring | | Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array | | Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | Javob | Shart | Keyingi qadam | | --- | --- | --- | | Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-32b-fp8` [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-32b-fp8` ### Boshlash Qwen3-32B-FP8 — Qwen3’ning 32,8 milliard parametrli zich matn modelining mayda donali FP8 versiyasi. U ko‘p tilli yozish, kod va tahlil uchun bevosita hamda fikrlash javoblarini birlashtiradi; nazorat nuqtasi va moslik tafsilotlari alohida berilgan. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar json · sse ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Kirish `text` Chiqish `json`, `sse` Chiqish formati JSON yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-32b-fp8 | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF-8 matni `messages[].content satri` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`text_file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. | Hayot sikli: `synchronous_or_streamed` ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar | Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov | | --- | --- | --- | | SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0002** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.001** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang ```json { "model": "qwen/qwen3-32b-fp8", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-32b-fp8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-32b-fp8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang. Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`id` | Turstring | | Maydon`model` | Turstring | | Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Maydon`stop_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | Javob | Shart | Keyingi qadam | | --- | --- | --- | | Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3-32b-fp8`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-32b-fp8&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-32b-fp8 Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `text` → `json`, `sse` So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Qanday cheklovlar amal qiladi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-32b-fp8`: `messages.min_items`: `1` Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang. ## Kompaniya va uning loyihalar portfeli Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. ## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling. Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha. Obuna Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang. 50% gacha promokod Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi. Tarixdagi xarajatlar Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi. [Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/) ## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang. SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang. Tijorat ilovasi Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing. Reseller litsenziyasi Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang. Saytdagi hujjatlar Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq. [Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz) ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.